下载文档原格式
人工智能技术在智慧军事中的应用及发展趋势随着人工智能技术的不断发展和应用，智慧军事已经成为了未来现代战争的重要组成部分。
在今天，各国纷纷加大力度研发智能化军事应用，以满足现代军事需求，提高军队战斗力。
本文将探讨人工智能技术在智慧军事中的应用及其发展趋势。
一、智慧军事中的人工智能技术1. 智能化装备智能化装备是智慧军事的重要组成部分，它利用人工智能技术实现军事装备的无人化、自主化、智能化，提高作战效能。
目前，各国已开展了多项智能化装备的研发工作，包括无人机、无人车、自主驾驶车、机器人等。
2. 作战决策与预判在战争中，战争指挥官需要针对敌方动态情况和己方情况，进行及时、准确的决策和预判。
人工智能技术能够为作战决策和预判提供技术支持，帮助指挥官更快速、准确地作出决策。
3. 情报侦察情报侦察是军事作战的重要组成部分。
利用人工智能技术可以有效地进行情报侦察和收集，提高情报侦察的效率和准确率。
通过利用人工智能技术分析海量的情报数据，可以快速获知敌方军事行动的动态情况，从而预测敌方可能的战术策略和战略意图，从而采取正确的军事行动。
二、智慧军事中的人工智能技术发展趋势1. 智能化装备的无人化和自主化目前，智能化装备已经向无人化、自主化方向快速发展，未来的智能化装备将逐渐具备智能决策能力和自主行动能力。
未来，智能化装备将更灵活、更智能，能够更好的适应复杂多变的战场环境，提高战斗力和安全性。
2. 作战决策与预判的深度学习和自主决策随着深度学习技术的发展，未来的作战决策和预判将更加准确和高效，并能够自主进行决策。
未来，人工智能技术将能够实现更高层次的学习和自主决策，从而进一步提升智慧军事的能力和效率。
3. 智能化装备和情报侦察的融合应用未来，智能化装备和情报侦察的融合应用将使智慧军事更加智能化和高效化。
通过利用情报侦察和智能化装备的联合作战，可以更好地实现情报共享、目标识别和打击行动。
三、人工智能技术在智慧军事中的挑战1. 安全问题在智慧军事中，安全问题是一个重要挑战。
人工智能在军事领域中的应用与战术优化人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一项发展迅速的前沿技术，其在军事领域的应用已经引起了广泛关注。
人工智能的强大计算能力和智能决策能力使其成为提升军事战斗力和战术优化的重要工具。
本文将探讨人工智能在军事领域中的应用，并分析其对战术优化的影响。
一、人工智能在军事领域中的应用1. 情报收集与分析人工智能在情报收集与分析中有着广泛的应用。
利用智能算法和大数据分析，人工智能可以从庞大的情报数据中找出关键信息，提供军事决策所需的情报支持。
同时，人工智能还可以对情报数据进行实时分析和处理，加快决策的速度和准确性。
2. 自主无人系统人工智能在军事无人系统中的应用是其最为突出的领域之一。
通过将人工智能技术嵌入到无人机、无人舰船等系统中，可以使其具备自主感知、决策和执行任务的能力。
这样的自主无人系统不仅可以减轻作战人员的压力，还可以在隐蔽性和反应速度上具备更大的优势。
3. 战场支持和后勤保障人工智能在战场支持和后勤保障领域中也有着广泛的应用。
通过智能算法和数据分析，人工智能可以为军队提供关键的战场情报、作战建议和后勤保障方案。
同时，人工智能还可以通过自动化和智能化的方式，提升后勤保障的效率和准确性，减少人员和物资的损失。
二、人工智能对战术优化的影响1. 战场感知和决策优化人工智能技术的运用可以帮助军队实现对战场的实时感知和准确判断，并基于这些信息做出快速决策。
通过机器学习和深度学习算法的支持，人工智能可以从大量的战场数据中学习和总结规律，为指挥员提供更加准确和科学的决策支持。
2. 战术执行和兵力调配优化人工智能技术还可以通过对战术执行和兵力调配的优化，提高战斗效能和减少人员伤亡。
通过智能算法的指导，可以实现对战术行动的精确规划和指挥，避免操作失误和人员误伤。
同时，人工智能还可以通过数据分析和预测，优化兵力调配和装备使用，实现资源的最优配置。
3. 战场保障和后勤保障优化人工智能技术在战场保障和后勤保障中的应用可以提高保障效率和减少风险。
机器人技术在军事领域中的应用与展望随着科技的不断发展，机器人技术在军事领域中的应用越来越广泛，也逐渐成为一项备受关注的领域。
在未来的战争中，机器人技术将扮演越来越重要的角色，带来无限的机遇与挑战。
一、机器人技术在军事领域的应用1. 侦察任务机器人技术可以用于进行侦察任务，获取战场上的信息。
实现机器人自主巡逻和侦察，不仅能提高侦察速度和精度，而且还能最大限度地保证人员的安全。
如美军正在研发的Fido机器人就是一种专门用于侦察任务的机器人，其采用无人驾驶的方式进行巡逻和侦察，可以在危险区域进行探测，还能携带各种传感器、夜视仪和无人机。
2. 危机处理机器人技术可以用于危机处理，在灾难、战争及其他紧急情况下进行救援和处理。
机器人可以在危险的环境中完成任务，例如清理爆炸现场及地雷区、救援被困人员等。
如美军现有的AED机器人就被广泛用于处理紧急情况下的危机救援任务。
该机器人能够在危险情况下为士兵提供医疗援助，治疗伤员、输送药品、搬运物品等。
3. 战斗任务机器人技术可以用于战斗任务，自主执行打击敌人的任务。
比如最近美军送往伊拉克的“铁拳”机器人，就是在战斗中使用的一种专用武器，它能够通过掌握敌方战斗信息和位置，准确地投射武器、发射炮弹及执行其他打击任务。
可见机器人技术在战斗领域中的应用，使得战争已经不再依赖于人类的实际参与，而是更多地借助于技术的代理。
二、机器人技术在军事领域中的展望未来，机器人技术在军事领域中的应用还将迎来更为广泛的展望。
以下将分几个方面来探讨。
1. 人体智能技术随着人体智能技术的不断发展，未来的机器人将拥有更强的感知、决策和行动能力，从而实现真正的智能化。
人体智能技术可以让机器人具有自主学习、自主推理的能力，并能够与人类进行更智能化的互动。
这标志着未来机器人将成为战场上的重要力量，与人类战士一起并存作战。
2. 操作精度随着机器人技术的不断发展，其操作精度将不断提高。
例如，在未来的战争中，机器人可以通过携带武器和装备，实现大范围的防御和攻击任务。
人工智能对军事技术的影响与未来展望人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿的技术，正逐渐渗透到各个领域中，其中军事技术更是成为了其重要的应用领域之一。
本文将探讨人工智能对军事技术的影响，并对未来发展进行展望。
人工智能在军事技术中的应用，可以说是给作战带来了革命性的变化。
首先，人工智能技术可以在军事侦察中发挥重要作用。
传统的军事侦察往往需要军队派遣大量的侦察兵，利用人力进行信息收集，这不仅费时费力，而且危险系数较高。
而引入人工智能技术后，可以通过千里眼、鹰眼等无人机装置，配合高精度的传感器和图像识别技术，快速、准确地获取目标信息，为军方提供精准情报，有效提升侦察作战能力。
其次，人工智能技术对战争模拟与决策制定产生了深远影响。
通过人工智能技术，可以构建虚拟实验环境，进行大规模的战争模拟，模拟各种战术与战略决策，评估不同方案的战斗效果，并作出科学决策。
这将大大提升军队的实战训练水平与作战能力。
同时，人工智能技术还可以通过数据的快速处理与信息的智能分析，为军事指挥员提供更快速、准确的战争态势感知与决策支持，帮助军方在复杂多变的战场环境下快速反应，掌握主动权。
此外，人工智能技术还能够广泛应用于军事装备的研发与生产领域。
例如，通过人工智能技术，可以实现对无人作战系统的智能化升级，使其具备高度的自主性与适应性，能够根据实时情况做出智能决策并完成任务。
另外，人工智能技术也可以应用于军事装备的维护与保障中，通过大数据分析与预测算法，提前发现装备的潜在故障，优化维修方案，提高军事装备的使用寿命与可靠性，降低运维成本。
尽管人工智能在军事技术领域带来了巨大的变革，但同时也带来了一些潜在的挑战与风险。
首先，人工智能的发展需要大量的数据支持，而军事领域的数据往往是敏感与机密的，安全性问题成为了制约人工智能应用于军事技术的重要因素。
其次，人工智能算法的可解释性问题也是一个亟待解决的难题。
人工智能在军事领域的应用与军事智能化的未来人工智能（AI）是当今科技领域中最炙手可热的话题之一。
它的应用范围广泛，包括医疗、金融、交通等多个行业。
然而，人工智能在军事领域的应用，尤其是军事智能化的未来，引发了广泛的讨论和关注。
本文将探讨人工智能在军事领域的应用，并展望军事智能化的未来。
一、人工智能在军事领域的应用1. 自主作战系统自主作战系统是基于人工智能技术开发的一种智能化战斗系统。
它可以对抗多种威胁，自主做出决策并执行任务。
例如，无人机可以通过人工智能技术进行自主飞行，并在战场上进行侦查、监视和攻击。
这样的系统能够提高作战效率，并减少对士兵的伤害。
2. 情报分析与预测人工智能在情报分析和预测方面的应用已经逐渐成为现实。
利用大数据分析和机器学习算法，人工智能可以从庞大的数据中提取关键信息，为军方提供情报支持。
同时，人工智能还能通过模型训练和预测，帮助预测敌方行为和军事动态，提高对战场的洞察力。
3. 指挥决策辅助在战争中，指挥决策的准确性和速度至关重要。
人工智能可以通过模拟和仿真技术，帮助指挥员进行决策辅助。
通过模拟不同战术和战场条件，人工智能可以提供多种决策方案，帮助指挥员做出更加明智的决策。
二、军事智能化的未来展望1. 工程机器人的智能化军事智能化的未来将涉及更多工程机器人的智能化应用。
例如，自动化的战斗机器人可以在战场上执行危险任务，疏解士兵的风险。
此外，智能化的工程机器人还可以用于建设临时基地、修复战争中的基础设施，提供支持和保障。
2. 强化学习和自主进化未来的军事智能化将依赖于强化学习和自主进化的技术。
通过让人工智能系统不断学习和进化，系统可以在不断变化的战场环境中适应和反应。
这将大大提高系统的应对能力和战术调整速度。
3. 全球协同作战随着人工智能在全球范围内的应用，未来的军事智能化也将呈现全球协同作战的趋势。
通过共享情报和协同作战平台，各个国家可以更好地合作，提高联合作战的效果。
持续改进和创新将推动军事智能化的发展。
人工智能在军事领域中的应用与发展一、引言随着科技的不断进步和发展，人工智能（AI）作为一种具有强大智能推理和学习能力的技术，正逐渐渗透到军事领域中。
本文将探讨人工智能在军事领域中的应用与发展，以及其对军事战略和战术的影响。
二、人工智能在军事作战中的应用1. 智能武器系统人工智能技术为武器系统的智能化提供了可能。
例如，通过使用机器学习算法，智能导弹可以在飞行中自主识别和追踪目标，从而提高击中目标的准确性和打击效果。
2. 战术决策支持人工智能可以为军事指挥官提供实时决策支持，通过分析大量的实时数据，帮助指挥官做出更明智的决策。
例如，智能化的指挥调度系统可以在复杂的作战环境下提供快速而准确的情报分析，为作战指挥提供科学依据。
3. 智能化无人系统无人系统在现代战争中扮演着重要的角色，而人工智能技术的应用使得无人系统具备了更强大的自主性和智能性。
例如，无人飞机可以通过人工智能技术实现自主巡航、目标识别和打击等功能，降低了人员伤亡风险，提高了作战效率。
4. 情报收集和分析人工智能技术可以帮助军方更高效地收集和分析情报。
通过大数据分析和机器学习算法，可以从庞大的数据中提取有用的情报信息，为战略决策提供支持。
同时，人工智能技术还可以用于图像识别和语音识别等领域，进一步提高情报收集的能力。
三、人工智能在军事领域中的发展趋势1. 深度学习和神经网络深度学习和神经网络技术是目前人工智能领域的热点研究方向，在军事领域的应用也将逐渐成熟。
通过大规模的训练数据和深度神经网络模型，军方可以构建更强大的模式识别系统和智能决策系统，提高作战效能。
2. 对抗学习和自适应系统对抗学习是指人工智能系统通过与对手进行对抗学习和自适应训练来提高自身能力。
在军事领域中，对抗学习可以帮助作战系统更好地应对不同的战术对手，提前预测并适应敌方的行动，从而取得更大的优势。
3. 多智能体协同作战多智能体协同作战是人工智能在军事领域中的新兴趋势。
通过多个智能体之间的协同工作，可以实现更灵活、更高效的作战方式。
人工智能技术在军事领域中的应用分析随着科技的发展，人工智能技术被越来越多地应用于各个领域。
其中军事领域的人工智能技术应用受到了广泛关注。
本文将分析人工智能技术在军事领域中的应用，并讨论其对未来战争的影响。
一、人工智能技术在军事领域中的应用1. 智能战争系统智能战争系统是指将人工智能技术应用于军事战争系统中，以提升作战效率、降低作战风险和减少人员伤亡。
智能战争系统包括多个方面，例如自动化武器系统、高能雷达系统、自动驾驶系统等。
自动化武器系统是一种通过人工智能技术来控制武器的系统。
传统的武器需要人工操作，而自动化武器系统通过人工智能技术，可以自动识别目标并进行攻击，增强了武器的攻击性能。
高能雷达系统是一种采用人工智能技术来识别和分类雷达信息的系统。
传统雷达系统需要人工分析和判断数据，而高能雷达系统能够自动识别和分类雷达信息，并帮助军队更好的进行情报收集和目标定位。
自动驾驶系统是一种采用人工智能技术的驾驶系统，它能够自动驾驶军车、飞机和无人机等军事装备。
自动驾驶系统有助于降低人员伤亡风险和提升作战效率。
2. 智能对抗技术智能对抗技术是指将人工智能技术应用于战争对抗中，通过自主协作、自主学习和自主决策等方式，提升军队作战能力。
智能对抗技术包括多个方面，例如军事仿真系统、智能对抗系统等。
军事仿真系统是一种通过计算机模拟不同战争场景的系统。
通过军事仿真系统，军队能够模拟各种不同的作战环境，提前做好战术决策和协调方案。
智能对抗系统是一种采用人工智能技术的对抗系统。
它是通过学习、分析和识别敌方作战能力，以制定应对策略。
智能对抗系统能够模拟不同战争阶段的情况，帮助军队制定应对策略和提高作战策略。
3. 情报分析系统情报分析系统是一种采用人工智能技术的情报分析系统。
它通过收集和分析各种信息，帮助军队判断敌方作战能力和意图，指导军队作战决策。
情报分析系统有助于增强军队的作战能力和打击敌方的能力。
二、人工智能技术对未来战争的影响随着人工智能技术在军事领域中的应用越来越广泛，并且不断地发展和壮大。
人工智能在军事领域的突破与应用展望随着科技的发展和人工智能技术的日益成熟，人工智能在各个领域都展示出了巨大的潜力。
军事领域作为一个重要的应用领域，也逐渐发现了人工智能的突破和应用前景。
本文将就人工智能在军事领域的突破与应用展望进行探讨。
一、人工智能在军事领域的突破1. 战斗机器人的应用：战斗机器人作为人工智能在军事领域的突破之一，可以在没有人类士兵的情况下执行危险任务，减少人员伤亡风险。
战斗机器人能够进行情报收集、侦察、瞄准和攻击等任务，大大提高了作战效率。
2. 自主决策系统的发展：人工智能技术的发展使得军事系统能够具备自主决策的能力。
通过人工智能算法的应用，军事系统可以对战场信息进行分析，作出相应的战术决策。
这种自主决策系统大大提高了战场指挥的速度和效率。
3. 无人机的智能化：无人机的智能化是人工智能在军事领域的又一突破。
通过人工智能技术，无人机可以实现自主飞行、目标识别和打击等功能。
无人机的智能化应用不仅提高了侦察和打击的能力，还可以减少人员伤亡。
4. 智能化武器系统：人工智能技术的突破使得武器系统更加智能化。
智能化武器系统可以在战斗中自动识别、选择和攻击目标，减少人为操作的依赖，提高战斗的效率和准确性。
二、人工智能在军事领域的应用展望1. 战场情报分析：人工智能技术的应用可以对战场情报进行快速和准确的分析，提供给指挥官更全面的决策依据。
未来，人工智能在战场情报分析方面的应用将会更加广泛。
2. 智能化战略规划：人工智能技术的突破将使得智能化战略规划成为可能。
通过对战场信息的分析和计算机模拟的应用，智能化系统可以快速生成最优的战略规划，提高作战效果。
3. 仿真训练系统：人工智能在军事训练方面的应用也有着巨大的潜力。
通过人工智能技术，可以建立逼真的战场仿真环境，提供给士兵更真实的训练体验，提高作战能力和应对突发情况的能力。
4. 防御体系的智能化：人工智能可以在军事防御体系中发挥重要的作用。
通过人工智能技术，可以实现对潜在威胁的快速识别和反击，提高军事防御的能力和效率。
人工智能在军事领域中的应用与前景分析人工智能（AI）是当今科技领域中最炙手可热的话题之一。
它的广泛运用已经渗透到各个领域，包括医疗、金融、交通等等。
然而，随着技术的不断发展与进步，人工智能的运用已经开始扩展到军事领域。
本文将探讨人工智能在军事领域中的应用与前景。
首先，人工智能在军事领域中的应用已经开始取得了重要的突破。
其中之一是在军事作战系统中的应用。
传统上，军事作战需要大量的人力和物力投入，但是人工智能的引入可以有效提高作战效率。
例如，无人机技术结合人工智能，可以在没有飞行员的情况下执行战术任务，不仅可以减少人员伤亡风险，还可以提高作战的灵活性和成功率。
其次，人工智能在情报监测和分析方面的应用也非常重要。
军事领域的情报获取对于决策制定至关重要，而传统的情报监测往往需要大量人力进行分析和整理。
然而，人工智能的技术的应用可以大大减少这一人力负担。
通过机器学习和数据挖掘等技术，人工智能可以快速处理海量的情报信息，并提取出有用的信息，为军事决策提供参考。
此外，人工智能还可以在军事装备维护和保障方面发挥重要作用。
军事装备的维护需要专业的技术人员进行定期检修和保养，而人工智能技术可以大大减少这一需求。
例如，在战车维修中，人工智能可以通过传感器监测战车的实时状态，并预测出可能出现的故障，在故障发生之前进行预防性维修。
这样不仅可以提高装备的使用寿命，还可以减少维修时间和成本。
然而，人工智能在军事领域中的应用也面临着一些道德和伦理的问题。
首先，人工智能的运用可能会导致人类失去对军事行动的控制。
如果在决策制定和执行过程中完全依赖人工智能，人类将无法预测和控制其决策的结果。
这可能导致一些严重的后果，甚至引发军事行动的误判。
其次，人工智能在军事领域的应用也可能引发一些对个人隐私和权益的担忧。
例如，在情报监测和分析中，人工智能可能需要大量的个人数据作为其算法的训练集。
这些个人数据的获取和使用可能涉及到个人隐私的保护问题，需要做出相应的法律和伦理约束。
第2卷第2期指挥与控制学报V ol.2,No.2 2016年6月JOURNAL OF COMMAND AND CONTROL June,2016AlphaGo技术原理分析及人工智能军事应用展望陶九阳1,2吴琳1胡晓峰1摘要以“深蓝”的技术原理为比对,研究了AlphaGo有监督学习策略网络、快速走子模型、增强学习策略网络和价值网络等核心模块,较为详细地分析了策略网络、价值网络引导的蒙特卡洛树搜索算法的实现；以AlphaGo的技术突破为起点,展望了人工智能在物理域、信息域、认知域和社会域上的可能应用,分析了美国国防部高级研究计划局资助的人工智能军事应用项目；以OODA循环理论为基础,研究了人工智能应用于军事领域可能会带来的颠覆性效果.关键词AlphaGo,深度学习,增强学习,态势感知,OODA循环引用格式陶九阳,吴琳,胡晓峰.AlphaGo技术原理分析及人工智能军事应用展望[J].指挥与控制学报,2016,2(2):114−120 DOI10.3969/j.issn.2096-0204.2016.02.0114Principle Analysis on AlphaGo and Perspective in Milltary Application of Artificial IntelligenceTAO Jiu-Yang1,2WU Lin1HU Xiao-Feng1Abstract Compared with chess-playing program”Deep Blue”,supervised learning of policy networks，rollout policy，reinforcement learning of policy networks and reinforcement learning of policy networks of AlphaGo are studied.A Monte Carlo tree search(MCTS) algorithm guiding by the policy and value networks is analyzed.Based on AlphaGo’s technological breakthroughs,potential applications of artificial intelligence(AI)in physics domain,information domain,cognition domain and social domain of war space are forecasted, and AI programs funded by Defense Advanced Research Projects Agency(DARPA)are analyzed.Finally，the revolutionary impacts of AI on military domain are studied based on the Observation,Orientation,Decision,Action(OODA)loop theory.Key words AlphaGo;deep learning;reinforcement learning;situation awareness;OODACitation TAO Jiu-Yang,WU Lin,HU Xiao-Feng.Principle analysis on AlphaGo and perspective in milltary application of artificial intelligence[J].Journal of Command and Control,2016,2(2):114−120围棋被誉为人类最后的智慧高地,一直是检验人工智能发展水平的重要标志之一.围棋复杂的盘面局势评估和巨大的状态搜索空间,成为学者们面临的巨大障碍.仅仅依赖常规的知识推理和启发式搜索[1]策略,会有极高的计算复杂度.2016年AlphaGo[2]围棋人工智能的突破,反映出最近兴起的深度学习等人工智能技术解决围棋这类完美信息博弈问题的优异性能.以深度学习为代表的人工智能技术的快速发展,使得人工智能逐渐具备了分层抽象及知识表达的自动化,极大降低了搜索的复杂度,为人工智能解决围棋问题提供了关键技术基础.AlphaGo是谷歌公司旗下DeepMind公司研发的围棋人工智能程序.其分布式版本构建于1920个CPU和280个GPU之上,它综合运用了深度学习和收稿日期2016-05-25Manuscript received May25,2016军民共用重大研究计划联合基金(U1435218),国家自然科学基金(61174156,61273189,61174035,61374179,61403400,61403401)资助Supported by Shared Army Major Research Plan Joint Fund(U1435218),Na-tional Natural Science Foundation of China(61174156,61273189,61174035, 61374179,61403400,61403401)1.国防大学信息作战与指挥训练教研部北京1000912.解放军理工大学指挥信息系统学院江苏南京2100071.Department of Information Operation&Command Training,National Defense University,Beijing100091,China2.College of Command Infor-mation Systems,PLA University of Science&Technology,Nanjing Jiangsu 210007,China 蒙特卡洛树搜索算法,2015年以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾[2],2016年又以4:1战胜世界围棋冠军李世石.从技术上看,AlphaGo与1997年轰动一时的国际象棋“深蓝”具有本质的不同.“深蓝”依赖计算能力对所有状态空间进行穷尽式暴力搜索,是用确定性算法求解复杂问题,体现的是一种“机器思维”.而AlphaGo依靠深度学习的方法,建模了人类的“直觉”棋感和大局观,通过增强学习的方法,拥有了自主学习、自我进化的能力.它运用蒙特卡洛树搜索随机算法将深度神经网络进行融合,最终具备了在“直觉”基础上的“深思熟虑”,而这正是一种典型的“人类思维”处理复杂问题的方式.这为解决复杂决策智能的问题提供了一种工程技术框架[3].以AlphaGo为代表和标志的技术突破,预示着一种具有直觉、认知和自我进化能力的新的人工智能时代的到来,也预示着智能化战争时代可能即将到来.这不仅给工业界带来巨大的震动,也为人工智能的军事应用打开了进入快车道的大门.对AlphaGo 技术原理进行深入剖析,研究其智能化方法框架,预见人工智能技术的军事应用,可以为解决复杂战争问题,储备必要的理论与技术基础并指明方向.2期陶九阳等:AlphaGo技术原理分析及人工智能军事应用展望1151AlphaGo技术原理分析1.1“深蓝”工作原理1997年战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫的“深蓝”,主要技术原理是运用局势评估函数和α−β剪枝搜索算法对象棋的状态空间进行穷举搜索[4].“深蓝”根据棋盘上的状态来评估当前的局势,其盘面状态s(t)由每个棋子的重要程度、所处位置、可以影响的范围、王的安全系数、先手/后手等变量组成,对当前盘面状态s(t)进行评估的函数的定义为局势评估函数v:s(t)→R,局势评估函数值表示对当前状态形势好坏的一个判断.利用局势评估函数和当前所处的状态,“深蓝”可以建立一棵博弈树,如图1所示,博弈树[5]的节点表示博弈一方所处的状态1,博弈树的边表示可采取的策略,节点的特征值取值为博弈一方的局势评估函数值.博弈树自根节点向叶节点移动推进的过程,描述了博弈双方交替选择策略(行动)并获得相应收益的过程.“深蓝”运用α−β剪枝算法,通过对博弈树上策略(行动)的搜索来寻找最优策略.α剪枝和β剪枝互为对偶问题,这里以α剪枝为例说明其基本原理：假设“深蓝”当前处于博弈树的A点,那么深蓝希望得到的是A点的最大局势值.象棋是一个零和博弈,一方赢另一方必然输.图1中,下一步卡斯帕罗夫将会进入B点或者C点.深蓝为了获得保底的收益,由此,需要采用“极小化极大策略”,即在最小的B和C里面找一个最大的.于是可以得到选择判断用的公式(1)：v(A)=max(min(B,C))=max(21,min(max(D,E,F)))(1)由于在C节点作极小化极大运算有min(max(D,E,F)≤15,而对B节点作极小化极大运算所得结果等于21,所以在A节点处有v(A)= max(min(B,C))=v(B)=21.此时不需要计算C的局势值也可知道A的局势值,相当于可以将博弈树的C枝剪掉.通过上面的步骤可以看到,“深蓝”所使用的α−β剪枝搜索算法是一种最大化最小搜索算法,是一种非常保守的搜索策略.这种策略的优势是非常稳健,这可能是“深蓝”和卡斯帕罗夫的对弈中出现平局较多的主要原因.α−β剪枝搜索算法是对最大化最小基本搜索的一种改进,它的算法效率高低与节点的排列顺序高度相关.1.2AlphaGo建模原理和基本组成“深蓝”在国际象棋中所采用的技术并不能直接复制到围棋领域,原因在于围棋的状态空间比象棋大得多.无论是围棋还是象棋,人工智能落子的选择主要依赖于对状态空间的搜索,象棋每一步搜索的宽度大概是30,搜索的深度大概是80,整个搜索空间大约为1050.而围棋搜索的宽度大概是250,深度大概150,搜索空间在10170以上.由于搜索空间太大,计算机难以处理,只依赖评估函数和α−β剪枝搜索算法无法在有限的时间穷尽所有状态,因此,难以使用.观察可知,人类棋手并不像“深蓝”那样对全部策略空间进行暴力搜索,而是先通过宏观的“势”,或者是所谓的“棋感”选出几个感觉上比较好的落子方案,再对每个方案进行“深思熟虑”的多步推演,然后比较得出最好的落子位置.人类棋手凭经验和“直觉”确定候选方案,是在降低搜索的“宽度”,一些明显不好的落子方案不再进行深入的搜索.人类棋手的“深思熟虑”也不是推演到棋局的最后一步,往往是推演几步最多十几步后就对盘面进行综合评估判断局势好坏.这种综合评估,降低了搜索的“深度”.对于人类棋手而言,无论是落子“直觉”还是盘面综合评估,主要依赖棋手的经验来选点,推演只是辅助手段.AlphaGo充分借鉴了人类棋手的下棋模式,用策略网络(Policy network)来模拟人类的“棋感”,用价值网络(Value network)来模拟人类对盘面的综合图1α−β剪枝算法示意图1部分参考书中将博弈树的结点定义为结(node),表示的是采取行动的时点.116指挥与控制学报2卷图2AlphaGo 神经网络的训练评估,同时,运用蒙特卡洛树搜索将策略网络和价值网络融合起来,来模拟人类棋手“深思熟虑”的搜索过程.AlphaGo 由策略网络(Policy network)和价值网络(Value network)组成[2],如图２所示.策略网络又分为有监督学习策略网络(SL policy network)、快速走子策略(Rollout policy)和增强学习策略网络(RL policy network).1.3AlphaGo 策略网络和价值网络有监督学习策略网络ρσ是一个13层的卷积神经网络[6−8],其主要功能是：输入当前的盘面特征参数,输出下一步的落子行动的概率分布p (a |s ),判断预测下一步落子位置,如图2策略网络所示.ρσ首先将围棋盘面状态s 抽象为19×19的网格图像,再人工抽取出48个盘面特征作为图像的通道.ρσ的输入就是19×19×48的图像.ρσ训练样本采用3千万个人类围棋棋手产生的盘面数据(s ,a ),用随机梯度下降算法[9]进行训练调优.其中,ρσ的每个卷积层有192个卷积核,共包含约40万个神经元.网络最后加了一个softmax 层,能够将标签映射为每个位置走子概率的概率分布p (a |s ),ap (a |s )=1,其中s 为当前盘面,a 表示下一步的行动,p (a |s )表示在当前盘面s 下,下一步采用行动a (或者叫在a 处落子)的概率值.ρσ在使用中选择概率值最大的a 作为下一步采取的策略(行动).如果单纯用ρσ,可以实现在测试集上以57%的准确率预测围棋大师下一步的落子位置.AlphaGo 平均走子速度为3ms.快速走子ρπ是一个线性模型,其主要功能与ρσ完全相同.模型的输入是人工抽取的当前盘面的十几万个特征模式(Feature of patterns),输出是下一步的落子行动的概率分布p (a |s ).快速走子可以看成是一个两层的神经网络,输入层是十几万的特征模式,输出层是通过softmax 函数将输入映射为一个概率分布：softmax:parterns →p (a |s ).如果单纯用快速走子,能够在测试集上以24.2%的准确率预测围棋大师下一步的着法.平均走子速度为2µs.这比ρσ快1000多倍.增强学习策略网络ρρ是通过增强学习(Rein-forcement learning)[10−11]的方法对ρσ加强.ρρ的网络结构和功能与有监督学习策略网络ρσ完全相同,性能上强化了学习.其增强学习的主要过程是：首先取ρσ为第一代版本ρσ1,让ρσ1与ρσ1自对弈N 局,产生出N 个新的棋谱,再用新的棋谱训练ρσ1产生第二代版本ρσ2,再让ρσ2与ρσ1自对弈N 局,训练产生第三代版本ρσ3,第i 代版本随机选取前面的版本进行自对弈,如此迭代训练n 次后得到第n 代版本ρσn =ρρ,这就产生了增强学习的策略网络ρρ.AlphaGo 增强学习自对弈共进行了3000万局.用训练过的ρρ与Pachi 围棋软件对战能取得85%的胜率,而若用训练过的ρσ与Pachi 围棋软件弈棋仅仅能取得11%的胜率.Pachi 使用了蒙特卡洛树搜索算法,是一个开源的围棋弈棋程序.价值网络νθ是一个13层的卷积神经网络,与策略网络具有相同的结构.主要功能是：输入当前的盘面参数,输出下一步在棋盘某处落子时的估值,以此评价走子的优劣.νθ利用人类棋手的16万局对弈所拆分出的3000万盘局面来训练,用测试集测试有0.37的均方误差,而在训练集上只有0.19的均方误差,显然发生了过拟合.究其原因主要是3000万盘面之间具有相关性.为了克服相关性带来的过拟合,νθ从增强学习策略网络ρρ产生的3000万局对弈中抽取样本,每一局中抽取一个盘面从而组成3000万不相关的盘面作为训练样本.最终在训练集上获得0.226的均方误差而在测试集上获得0.234的均方误差.2期陶九阳等:AlphaGo技术原理分析及人工智能军事应用展望117图3AlphaGo蒙特卡洛树搜索算法1.4AlphaGo蒙特卡洛树搜索算法AlphaGo策略网络和价值网络的主要作用是降低博弈树的搜索宽度和搜索深度,通过剪枝来控制搜索空间的规模.但是要作出合适的决策,不仅需要依赖于搜索空间的降低,还需要采用合适的搜索算法.AlphaGo运用蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree search,MCTS[12−13])算法来实现对博弈树的搜索.MCTS算法的原理是：先随机走子,然后再通过最终的输赢来更新原先那些走子的价值.设定随机走子的概率,与先前计算出的走子价值成正比.如此进行大量的随机模拟,让好的方案自动涌现出来. AlphaGo中MCTS算法的工作原理如图3所示[2]：图3(a)中,当处于“选择”阶段时,在当前的盘面下,下一步要选择Q+U(P)最大的分支走子.Q 表示走子价值,价值越大越应该往该分支走.仿真开始时,设置每个分支上的价值都相同,初始假设为0,蒙特卡洛树搜索算法通过不断地模拟来更新搜索树每一个分支上的Q值,让Q值大的分支涌现出来,而U(P)表示每条分支上的先验知识, U(P)∝P(s,a)/(1+N(s,a)),其中P(s,a)=ρσ(s,a),是在当前盘面下,通过策略网络产生的每个分支上的先验知识,N(s,a)表示蒙特卡洛仿真搜索分支(s,a)的次数,它与U(P)成反比,以此来鼓励探索新的分支,避免随着搜索次数的增加算法过快停止搜索而产生过大误差.在图3(b)的“扩展”阶段,MCTS 树搜索算法首先用策略网络ρσ走L步(实际L取值为20),走到搜索树盘面S L的节点.因为搜索树有很多分支,所以S L是一个节点集合.用估值网络νθ为每个S L进行估值得到νθ(s L).此时整个模拟并有结束,为了加快搜索速度,用快速走子模型ρπ以每个S L节点为起点走到底,在进入图3(c)所示的“估值”阶段,根据最终的输赢情况给出评价值z L=r.最后对整个搜索进行回退更新Q值,进入图3(d)所示的“回退”阶段.这一阶段,首先是根据ρπ评价值r和估值网络νθ评价值νθ(s L)来计算s L的综合值ν(s L)：ν(s L)=(1−λ)νθ(s L)+λz L(2)式(2)中,λ为常数,实验检验发现取值0.5时效果最好.ν(s L)是νθ(s L)与z L的加权平均.然后,用ν(s L)值更新Q值：Q(s,a)=1N(s,a)ni=11(s,a,i)ν(s i L)(3)式(3)中,1(s,a,i)为布尔函数用来将遍历到的分支选择出来,如果第i次模拟遍历到(s,a)分支则函数值为1,否则函数值为0.式(3)表示蒙特卡洛模拟了n次后的分支(s,a)的Q值.最终,第t步选择的策略a t由式(4)来计算：a t=arg maxa(U(s t,a)+Q(s t,a))(4)式(4)表明,a t由两部分组成,一部分来自策略网络的值U(s t,a),另一部分来自蒙特卡洛树搜索的Q(s t,a).前者建模了人类的“棋感”,后者建模了人类在“棋感”基础上的“深思熟虑”.因此,可以说Al-phaGo通过蒙特卡洛树搜索综合了策略网络的“棋感”和价值网络的“深思熟虑”,具有典型的人类思维的特征.2人工智能军事应用展望一般来说,按照作战活动的不同,可以将战争空间划分为物理域、信息域、认知域和社会域4个交叠构成的具有跨域特性的作战域[14−15].随着机器学习和人工智能的快速发展,以谷歌AlphaGo、微软智能图像识别、IBM沃森等为代表的人工智能技术必然会应用于战争空间的各作战域.美国国防部高级研究计划局(Defense Advanced Research Projects Agency,DARPA)作为美国先进科技的引领者,在人118指挥与控制学报2卷表1人工智能技术在4个作战域的应用展望战争空间作战活动人工智能军事应用场景外军开展的项目和计划物理域打击、防护、机动、保障(后勤、通信等).无人平台和系统在作战行动中的应用：如无人驾驶汽车、无人船(艇)、无人机、智能机器人等.X战车技术项目(GXV-T)、反潜无人机械船、无人空天飞机计划、机器人卫星服务、机器人挑战赛、波士顿“大狗”机器人、蛇形侦察机器人项目等.信息域产生、处理和共享信息(包括信息对抗等).智能信息系统：如智能通信、智能语音识别和翻译处理、智能化自主网络作战等.语音识别、语言自动翻译项目、机器阅读和推理技术项目、“自适应雷达对抗”(ARC)项目、挖掘和理解软件飞地项目、“高可信赛博军用系统”(HACMS)项目、“认知电子战”计划等.认知域个体观念、意识、信条和价值形成,感知、决策产生.智能态势感知与认知、智能辅助决策等.“心灵之眼”(Mind’s Eye)项目、“深绿”计划、神经工程系统设计(NESD)、DEFT(Deep Exploration andFiltering of Text)项目.社会域军事实体间及其内部的交互,群体相互作用.共享感知、协同决策等认知计算信息共享与高级情报项目、“人机协作”(“半人马模式”)计划等、“脑机结合”神经植入技术(“阿凡达计划”).工智能领域正在和计划开展大量研究项目.表1列出了人工智能技术在各个作战域中的可能应用情况以及DARPA开展项目的情况2.物理域是各种军事力量进行交战、打击、防护和机动的作战域.人工智能技术在该域的应用,必然导致大量智能化无人作战平台的出现,如智能作战机器人、无人驾驶汽车、无人船、无人机等.这些智能化的无人作战平台与当前的无人系统将具有本质性的区别,是一类具有思考决策能力的系统,而不是简单地应对大致有限的既定环境.这必然导致打击、机动和防护能力的全面提升.如DARPA正在研发的X战车(GXV-T),依赖先进的人工智能技术具备更快行驶速度,超强侦察外部环境躲避敌方侦察的能力.信息域是信息化战争对抗发生的主战场,是信息产生、处理、共享与对抗发生的领域.长期以来,由于信息的处理共享等环节需要大量的人工操作,例如战场侦察卫星传回的图像、无人机侦察图像、各类人员语音信息等非结构化数据需要人工判读,这直接导致信息的处理速度和利用效率极低,甚至可能使指挥员淹没在“信息洪流”中.微软的ImageNet 图像识别理解、科大讯飞的语音识别等人工智能技术的发展,使智能化处理非结构化战场数据越来越接近实战要求,由此正在催生各类传感器、数据处理器以及信息网络的全面智能化,使得信息收集的范围更为广泛,信息处理的速度更快质量更好.另外,信息域中的网电对抗,借助于人工智能技术将能够实现自主敏捷反应,如DARPA资助的“认知电子战”计划使用最新的人工智能和机器学习方法,能够自主识别对手的信号频谱并作出反应.认知域和社会域是感知、认知和决策产生的作战域,智能态势感知理解和自主决策是目前人工智能亟待解决的领域,是通向真正意义的智能化战争的关键一环.由于战场环境具有高度的复杂性和不确定性,长期以来,态势理解及预测等认知活动机器智能还无法胜任,主要依赖人工完成.现代化战争复杂程度越来越高,陆、海、空、天、电、网各维度态势相互铰链,单纯依赖人工对态势图判读来理解和预测态势将会变得越来越困难.另外,由于战争内在的复杂性,对手行为的高度不确定性,长期以来,辅助决策功能一直饱受诟病.为了解决这一问题,DARPA 从2008年开始支持“深绿”计划,试图研究一种能够嵌入美军C4ISR系统的先进辅助决策模块.“水晶球”和“闪电战”是两大核心模块.水晶球负责生成和更新未来作战可能的各个分支,即绘制和更新战争的博弈树,而闪电战模块用来对每个分支进行模拟并给出交战结果,即完成对博弈树的剪枝和搜索,这与AlphaGo采用的方法极为类似.因此,AlphaGo 的成功极有可能带来这类智能军事决策的突破,这也是AlphaGo技术最有借鉴意义之所在.在社会域上,共享感知和协同决策是实现联合作战行动的基础,是整合其他各作战域智能作战力量形成作战体系的关键所在.DARPA正在大力发展的“人机协作”(“半人马模式”)等计划,其目标就是实现将人与机深度融合为共生的有机整体,让机器的精准和人类的可塑性完美结合,利用机器的速度让人类做出最佳判断,以协助人类提升认知速度和精度,快速作出决2本文列出的相关项目和计划主要是从DARPA官方网站公布的近年项目资助预算书等资料中获得,网址为：/.其他军方研究机构也有大量人工智能领域相关研究正在进行,本文未一一列出.2期陶九阳等:AlphaGo 技术原理分析及人工智能军事应用展望119策并指挥无人系统协同行动.3人工智能对OODA 循环的颠覆性影响分析人工智能应用于战争领域,必将带来一次新的军事革命.美军2014年提出的“第三次抵消战略”,就是以人工智能技术为核心,综合生物、信息、空间、网电等技术领域发展能够“改变未来战局”的颠覆性技术群,来形成相较于对手的绝对军事优势.分析人工智能对作战活动的影响可以发现,其最主要的优势:一是增强作战行动的敏捷性,二是提高作战行动的力量.通常,作战过程可以由OODA 循环来描述,人工智能在物理域、信息域、认知域和社会域的运用,能够显著影响交战各方的OODA 循环来改变战争的进程.OODA 循环理论认为作战过程是“观察、判断、决策、行动”的不断循环、往复过程[16].战争的作战双方是一种对抗行为,其各自的OODA 循环过程都受对手的作战行动的影响.战争双方的OODA 环就像两个耦合在一起的“齿轮”,如图4所示.图4红蓝双方相互耦合的OODA 环示意图战争规律告诉我们,掌握战争主动权往往能够赢得战争胜利,被动就会处于不利地位.所以战争可以看成是冲突双方较量谁能更快更好地完成OODA 循环的过程,是争夺“主动轮”位置的过程.在这个耦合的OODA“齿轮”系统中,“主动轮”的位置通常由两个因素决定,一个是“齿轮”的转速,即OODA 循环完成的速度,另一个是“齿轮”的转动力量,即OODA 完成的质量,如打击效果等.通过前面分析可以看出,一方面,认知人工智能的进步和应用会大大提高感知和决策的质量和速度(如美军大力发展的“深绿”计划),使得OODA 循环的每一个环节都会加速,从而使“齿轮”转速提高而产生敏捷性优势[17]；另一方面,无人作战力量(如机器人、无人机等)自身所具有的速度和力量,会提高打击行动的精度、力量和强度(如超高速智能无人机能够更快更精准地实施打击),无人和有人系统的有机融合也会大大提升作战效能,使得OODA 的行动(A)环节更有力,能够克服更大的战争阻力.一旦一方OODA 循环的速度大大快于对手,就会使对方无法跟上战争节奏而导致系统崩溃.例如在交战过程中OODA 循环显著慢的一方可能陷入反复的“观察(O)”、“判断(O)”或机械的跟随“行动(A)”过程中,而不能完成完整的OODA 循环,被对方牵着走,从而失去战争主动权.另外,一方打击力量远远弱于对手,即使OODA 循环的速度再快,也难以调动对手跟随,只有OODA 环的力量足够强大才能带动整个战争系统按照自己的节奏运行,掌握战争主动权.4结论本文分析了AlphaGo 的技术原理,并展望了人工智能在军事领域的应用.虽然AlphaGo 在围棋人工智能方面取得了突破性进展,但围棋毕竟是一种完美信息博弈,而战争是不完美信息博弈,其状态空间规模和复杂性都远远超过围棋.因此,应该看到人工智能在复杂军事领域中的应用尚处于起步阶段,前路依然充满挑战.我们认为,战场态势感知智能化是首先需要解决的一个挑战,是解决其他复杂军事问题的起点.因此,借鉴AlphaGo 的技术原理和实现框架,研究面向战场态势感知理解和自主决策的战场态势特征提取方法和深度神经网络的构建方式,获取、组织和运用态势数据来训练智能感知深度神经网络,是目前亟需开展的工作.References1ALLIS L V .Searching for solutions in games and artifcial intelligence[D].Maastricht Netherlands:University Limburg,1994.2SILVER D,HUANG A.Mastering the game of go with deep neural net-works and tree search [J].Nature,2016(529):484-489.3WANG F Y ,ZHANG J J,ZHENG X H.Where does AlphaGo go:from Church-Turing Thesis to AlphaGo Thesis and beyond[J].IEEE /CAA Journal of Automatica Sinica,2016,3(2):113-1204CAMPBELL M,HOANE A,HSU F.Deep Blue[J].Artif Intell,2002(134):57–83.5埃里克·拉斯缪森.博弈与信息:第四版[M].韩松,译.北京：中国人民大学出版社,2009.6SERMANET P,EIGEN D,ZHANG X,et al.Overfeat:integrated recogni-tion,localization and detection using convolutional networks[C].Scotts-dale,Arizona:International Conference on Learning Representations (ICLR),2013.7KRIZHEVSKY A,SUTSKEVER I ,HINTON G.Imagenet classifcation with deep convolutional neural networks[C]//In Advances in Neural In-formation Processing Systems.[S.L.]:Curran Associates,Inc.,2012:1097–1105.。
